Crypto AI的聖杯:去中心化訓練的前沿探索
在AI全價值鏈中,模型訓練是資源消耗最大、技術門檻最高的環節,直接決定了模型的能力上限與實際應用效果。相比推理階段的輕量級調用,訓練過程需要持續的大規模算力投入、復雜的數據處理流程和高強度的優化算法支持,是AI系統構建的真正"重工業"。從架構範式來看,訓練方式可劃分爲四類:集中化訓練、分布式訓練、聯邦學習以及本文重點討論的去中心化訓練。
集中化訓練是最常見的傳統方式,由單一機構在本地高性能集羣內完成全部訓練流程,從硬件、底層軟件、集羣調度系統,到訓練框架所有組件都由統一的控制系統協調運行。這種深度協同的體系結構使得內存共享、梯度同步和容錯